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基于AFMD和SVDD的风电机组变桨轴承损伤识别
1
作者
王晓龙
张博文
+3 位作者
金韩微
付锐棋
杨秀彬
吴鹏
《太阳能学报》
北大核心
2025年第3期514-523,共10页
针对风电机组变桨轴承损伤识别问题,提出基于自适应特征模态分解和奇异值分解降噪的损伤识别方法。该方法首先利用龙格库塔优化策略对特征模态分解算法中的频带数量及滤波器长度参数进行搜索,确定最优参数组合后对原始振动信号进行自适...
针对风电机组变桨轴承损伤识别问题,提出基于自适应特征模态分解和奇异值分解降噪的损伤识别方法。该方法首先利用龙格库塔优化策略对特征模态分解算法中的频带数量及滤波器长度参数进行搜索,确定最优参数组合后对原始振动信号进行自适应特征模态分解,从中提取出蕴含丰富特征信息的模态分量;继而计算出所提取模态分量的包络信号并做进一步奇异值分解降噪处理,从而增强包络信号的信噪比;最后对比理论损伤特征频率及包络谱中幅值突出的频率成分,用于判断变桨轴承的故障损伤。实验数据分析结果表明,所提方法能从复杂原始振动信号中有效提取出微弱特征信息,实现变桨轴承损伤部位的准确甄别,具有一定工程参考借鉴价值。
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关键词
风电机组
变桨轴承
损伤识别
自适应特征模态分解
奇异值分解降噪
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职称材料
题名
基于AFMD和SVDD的风电机组变桨轴承损伤识别
1
作者
王晓龙
张博文
金韩微
付锐棋
杨秀彬
吴鹏
机构
华北电力大学
机械
工程
系
华北电力大学工程训练与创新创业教育中心
出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第3期514-523,共10页
基金
国家自然科学基金(52005180)
河北省自然科学基金(E2022502003)
+1 种基金
河北省高等学校科学技术研究项目(QN2022190)
中央高校基本科研业务费专项资金(2023MS127)。
文摘
针对风电机组变桨轴承损伤识别问题,提出基于自适应特征模态分解和奇异值分解降噪的损伤识别方法。该方法首先利用龙格库塔优化策略对特征模态分解算法中的频带数量及滤波器长度参数进行搜索,确定最优参数组合后对原始振动信号进行自适应特征模态分解,从中提取出蕴含丰富特征信息的模态分量;继而计算出所提取模态分量的包络信号并做进一步奇异值分解降噪处理,从而增强包络信号的信噪比;最后对比理论损伤特征频率及包络谱中幅值突出的频率成分,用于判断变桨轴承的故障损伤。实验数据分析结果表明,所提方法能从复杂原始振动信号中有效提取出微弱特征信息,实现变桨轴承损伤部位的准确甄别,具有一定工程参考借鉴价值。
关键词
风电机组
变桨轴承
损伤识别
自适应特征模态分解
奇异值分解降噪
Keywords
wind turbines
pitch bearing
damage identification
adaptive feature mode decomposition
singular value decomposition denoising
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于AFMD和SVDD的风电机组变桨轴承损伤识别
王晓龙
张博文
金韩微
付锐棋
杨秀彬
吴鹏
《太阳能学报》
北大核心
2025
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